論文の概要: UNICORN: Ultrasound Nakagami Imaging via Score Matching and Adaptation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.06275v1
• Date: Sun, 10 Mar 2024 18:05:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-13 06:49:38.244691
• Title: UNICORN: Ultrasound Nakagami Imaging via Score Matching and Adaptation
• Title（参考訳）: UNICORN: スコアマッチングと適応による超音波中上イメージング
• Authors: Kwanyoung Kim, Jaa-Yeon Lee, Jong Chul Ye
• Abstract要約: 超音波による組織散乱の可視化と定量化は中上イメージングが約束している。 既存の手法では、最適なウィンドウサイズの選択に苦労し、推定の不安定性に悩まされている。 提案手法は,中上パラメータ推定のための高精度でクローズドな形状推定器であるUNICORNを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 59.91293113930909
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Nakagami imaging holds promise for visualizing and quantifying tissue scattering in ultrasound waves, with potential applications in tumor diagnosis and fat fraction estimation which are challenging to discern by conventional ultrasound B-mode images. Existing methods struggle with optimal window size selection and suffer from estimator instability, leading to degraded resolution images. To address this, here we propose a novel method called UNICORN (Ultrasound Nakagami Imaging via Score Matching and Adaptation), that offers an accurate, closed-form estimator for Nakagami parameter estimation in terms of the score function of ultrasonic envelope. Extensive experiments using simulation and real ultrasound RF data demonstrate UNICORN's superiority over conventional approaches in accuracy and resolution quality.
• Abstract（参考訳）: 超音波における組織散乱の可視化と定量化は, 従来の超音波Bモード画像では識別が困難であった腫瘍診断と脂肪分率推定に応用できる可能性がある。 既存の手法では、最適なウィンドウサイズの選択に苦労し、推定の不安定性に苦しめられ、解像度が低下する。 そこで,本稿では,超音波エンベロープのスコア関数の観点から,中上パラメータ推定のための高精度な閉型推定器であるunicorn(ultrasound nakagami imaging via score matching and adapt)を提案する。 シミュレーションと実際の超音波RFデータを用いた大規模な実験は、UNICORNが従来の精度と分解能品質のアプローチよりも優れていることを示した。

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